package com.ly.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.ly.service.IShopService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

/**
 * 封装redis缓存，含缓存穿透，缓存击穿的解决方案
 */
@Component
@Slf4j
public class CacheClient {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;
    @Resource
    private IShopService shopService;
    // 布隆过滤器，存储ShopId,布隆过滤器说这个数不存在则一定不存，布隆过滤器说这个数存在可能不存在
    private RBloomFilter<Long> bloomFilter;

    /**
     * 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
     * @param key
     * @param value
     */
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        // 将value序列化为json字符串
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(value);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, jsonStr, time, unit);
    }

    /**
     * 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间,用于处理缓存击穿问题
     * @param key
     * @param value
     * @param time
     * @param unit
     */
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        // 设置逻辑过期，封装为RedisData
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));

        // 写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));  // 没设置TTL
    }

    /**
     * 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
     * @param keyPrefix: keyPrefix+id 为redis种的key
     * @param id
     * @param type：返回值类型
     * @param dbFallback：查询数据库的函数:
     * @param time：redis的TTL
     * @param unit
     * @return
     * @param <R>：redis中有数据且不为空字符串时返回R类型的数据；redis有数据但为空字符串、数据库也没数据时返回null
     * @param <ID>
     */
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        // 前缀keyPrefix+id为redis中的key
        String key = keyPrefix + id;

        // 查询redis（三种情况：有数据且不为空字符串，有数据但为空字符串，没数据）
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        // 判断是否命中：情况1：有数据且不为空字符串
        if(StrUtil.isNotBlank(json)){
            // 命中，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }

        // 判断是否为空字符串（解决缓存击穿时设置的）
        if(json != null){
            // 排除第1、3种情况，即为有数据但为空字符串时
            return null;
        }

        // 第3种情况：没命中，查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);  // 传来的dbFallback如：id2 -> getById(id2)

        // 数据库也没查到，写入空值到redis（解决缓存击穿）并返回null
        if(r == null){
            set(key,"",time,unit);
            return null;
        }

        // 查到，写入redis并返回
        set(key,r,time,unit);
        return r;
    }


    /**
     * 用布隆过滤器解决缓存穿透,布隆过滤器说这个数不存在则一定不存，布隆过滤器说这个数存在可能不存在
     */

// TODO：初始化布隆过滤器
    // 初始化布隆过滤器（在应用启动时执行）
//    @PostConstruct
//    public void initBloomFilter() {
//        bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("shopBloomFilter");
//
//        // 参数配置：预期元素量10万，误判率1%
//        bloomFilter.tryInit(100000L, 0.01);
//
//        // 加载数据库现有ID到布隆过滤器
//        List<Long> shopIds = new ArrayList<>();
//        List<Shop> shops = shopService.list(); // 直接使用 list() 方法
//        shops.forEach(shop -> shopIds.add(shop.getId()));
//        shopIds.forEach(bloomFilter::add);
//    }


    public <R,ID> R queryWithPassThroughByBloomFilter(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
        // 布隆过滤器检查：若不存在则直接返回空（关键改动点）
        if (!bloomFilter.contains((Long) id)) {
            return null;
        }

        // 前缀keyPrefix+id为redis中的key
        String key = keyPrefix + id;

        // 查询redis（三种情况：有数据且不为空字符串，有数据但为空字符串，没数据）
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        // 判断是否命中：情况1：有数据且不为空字符串
        if(StrUtil.isNotBlank(json)){
            // 命中，直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }

        // 判断是否为空字符串（解决缓存击穿时设置的）
        if(json != null){
            // 排除第1、3种情况，即为有数据但为空字符串时
            return null;
        }

        // 第3种情况：没命中，查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);  // 传来的dbFallback如：id2 -> getById(id2)

        // 数据库也没查到，写入空值到redis（解决缓存击穿）并返回null
        if(r == null){
            set(key,"",time,unit);
            return null;
        }

        // 查到，写入redis并返回
        set(key,r,time,unit);
        // 添加到布隆过滤器
        bloomFilter.add((Long) id);
        return r;
    }

    // 进行缓存重建的线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    /**
     * 解决缓存击穿 方案二：使用逻辑过期时间，若在时间外，也返回旧数据但会开辟一个新线程去更新redis
     * @param ketPrefix
     * @param id
     * @param type
     * @param dbFallback
     * @param time：逻辑过期时间
     * @param unit
     * @return
     * @param <ID>
     * @param <R>
     */
    public <ID,R> R queryWithLogicalExpire(String ketPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){
        // 查询redis
        String key = ketPrefix + id;
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        // 判断是否命中（没有数据或为空字符串）
        if(StrUtil.isBlank(json)){
            // 没命中，返回null（预热时加到redis，没有TTL）
            return null;
        }

        // 命中，提取数据，判断是否逻辑过期
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();

        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 没过期，返回数据
            return r;
        }

        // 过期，缓存重建
        // 尝试获取互斥锁，得到锁的线程开辟新线程去更新redis缓存
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        if(isLock){
            // 获得成功
            // DoubleCheck，再次判断redis缓存是否过期
            json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
                redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
                r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
                expireTime = redisData.getExpireTime();
                if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
                    // 没过期，返回数据
                    return r;
                }
            }

            // 开辟线程
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit( () -> {
                try {
                    // 查询数据库
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    setWithLogicalExpire(key, r1, time,unit);
                    //Thread.sleep(200);  // 模拟重建延迟
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }

        // 无论获取锁是否成功，都返回旧数据
        return r;
    }


    /**
     * 尝试获取互斥锁(用redis的setnx实现)
     * @param key
     * @return
     */
    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);  // 将Boolean类型转为boolean类型
    }

    /**
     * 释放锁(删除)
     */
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }



}
